Wie künstliche Intelligenz Lebensmittel vor dem Müll retten könnte
Während in manchen Teilen der Erde Menschen Hunger leiden müssen, werden in anderen Tonnen an Lebensmittel verschwendet. Der WWF schätzte 2021, dass weltweit rund 40 Prozent der hergestellten Lebensmittel im Müll landen (Tech & Nature hat berichtet). Allein in der EU werden pro Jahr 88 Millionen Tonnen noch essbarer Lebensmittel weggeworfen, das sind rund 20 Prozent der insgesamt für die EU produzierten Nahrungsmittel. Pro Person entspricht das 173 Kilogramm im Jahr.
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Lebensmittellieferungen mit KI vorhersagen
Um der Lebensmittelverschwendung entgegenzuwirken, gibt es bereits einige Initiativen. Die meisten dieser Bemühungen setzen allerdings erst da an, wo es fast zu spät ist: sie finden Kund:innen, wenn sich das Lebensmittel bereits im Supermarkt und kurz vor dem Verderb befindet.
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Ein Forschungsteam bestehend aus Forscher:innen der Fraunhofer Austria Research GmbH, TU Wien, WU Wien, Invenium Data Insights GmbH sowie IT-Power Services GmbH wollen schon früher ansetzen. In den nächsten drei Jahren wollen sie unter dem Projektnamen „APPETITE“ eine Prognose-Diagnostik entwickeln, die die Nachfrage von Lebensmitteln in Supermärkten vorhersagen lässt. Dadurch soll es erst gar nicht dazu kommen, dass sich große Mengen von Lebensmitteln zur falschen Zeit am falschen Ort befinden. Ziel ist es, die Verschwendung der Lebensmittel um bis zu zehn Prozent zu reduzieren. Bei der Prognose hilft eine KI (künstliche Intelligenz), die künftige Lebensmittelnachfrage zu ermitteln.
Wetter- und Mobilfunkdaten einbeziehen
Die Grundlage dieser Daten bilden die Kassa- und Logistikdaten der Projektpartner SPAR, Metro und Kastner. So sehen die Forscher:innen, was in welchen Filialen verkauft wird. Diese Daten wollen die Forscher:innen mit Wetterdaten und anonymisierten Standortdaten von Mobilfunkern verknüpfen. Daraus lasse sich schließen, wie viele Menschen bei welchem Wetter einkaufen gehen und welche Auswirkung etwa Großevents in der Nähe haben. Die Kombination dieser sehr heterogenen Daten ist dabei eine der größten Herausforderungen.
Erkennt die Handelskette rechtzeitig den Bedarf, kann sie Lebensmittel dorthin umlagern, wo sie voraussichtlich gekauft werden und so vermeiden, dass sie an anderer Stelle übrigbleiben. „Wir wollen schon im Vorfeld verhindern, dass es zu einer Verschwendung kommen wird und nicht dann erst Produkte retten, wenn es fast schon zu spät ist“, erklärt Alexandra Birkmaier, die bei Fraunhofer Austria die Projektleitung innehat.
Informationen an Lebensmittelretter weiterleiten
Lässt sich nicht mehr rechtzeitig eingreifen – etwa, weil die Belieferung der Filialen für den Tag bereits abgeschlossen ist – können die Informationen zumindest anderweitig genutzt werden. Organisationen, die Lebensmittel retten, können dann bereits im Vorfeld informiert werden und die Ware bereits früher weitergeben.
